個別化医療に向けた臨床試験における動的治療レジメンの推測

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K11716
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (60644482)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 統計的因果推論 / 個別化医療 / 動的治療レジメン / 臨床試験 / 疫学 / 効果異質性

研究成果の概要

本研究では、個別化医療の確立に向けた統計学的なアプローチの一つとして「動的な治療レジメン」に着目し、レジメン不遵守に対して頑健な解析手法と治療レジメンの変更が最適な治療選択に与える影響を最小化する試験デザインの開発を目的に研究を行った。本研究では主に、（1）傾向スコア解析の理論整備、（2）変数間に複雑なフィードバック構造を持つ繰り返し測定データによる直接効果推定手法の提案と評価、（3）動的治療レジメンを応用した臨床研究のデータ解析、（4）g-公式の性能評価を行った。

自由記述の分野

生物統計学

研究成果の学術的意義や社会的意義

データに基づく個別化医療の達成に向けたアプローチの一つである「動的治療レジメン」に関する解析手法の理論的基盤は未だ広く議論されているわけではない。本研究課題における、複雑なデータ構造における統計的因果推論を土台とした手法開発によって、傾向スコア解析（複雑なフィードバック構造データ解析で中心的役割）の理論整備、直接効果（複数変数への複雑な介入の定式化）、g-公式（広範な因果効果の一般化された識別公式）の理論検討につながった点で学術的意義を有する。さらに、がん臨床試験やCOVID-19の観察研究データ解析への適用により緊急性の高い疾患への医学的知見を創出することにもつながった。